日常AI工具暗藏性深偽功能 研究揭廣告與商店審核漏洞
（媒角抵加／林承志綜合報導）寵物照片、髮型設計等看似日常的AI應用程式，背後可能藏有製作非自願性影像的功能。非營利研究組織AI Forensics追查一組相互關聯的應用程式與廣告，發現部分程式會依使用者進入來源顯示不同畫面。WIRED於11月2日報導，Apple在接獲媒體提供的相關網域後下架19款App；Meta也表示
14 小時前・媒角抵加News
（媒角抵加／林承志綜合報導）不滿YouTube首頁推薦的AI研究者Andrej Karpathy，改用Hacker News的社群留言建立另一個影片瀏覽入口。他在10月31日介紹HackerTube，網站從多年討論中整理YouTube連結，再用Claude協助標記留言、分類及製作頁面。Karpathy說，這項作品約花兩小時完成；Google Cloud的API金鑰、伺服器和網域則由他自行處理。
Karpathy在10月31日文章中寫道，他對YouTube出現的誇張縮圖和推薦內容感到不滿，於是要求Claude根據Hacker News使用者分享的影片建立新網站。Karpathy曾任Tesla AI主管，是OpenAI創始成員之一；他於2026年5月宣布加入Claude開發商Anthropic。
Hacker News是討論科技、創業與其他議題的社群網站。HackerTube說明，系統掃描公開留言資料中的YouTube連結，先找出至少由3位不同使用者在3個不同月份提及、且附有一定內容評論的影片，再交由Claude判讀留言性質。網站列出的資料涵蓋2007年至2026年的社群討論，分成150個主題。
網站提供搜尋、主題分類、稍後觀看和歷史紀錄。影片頁也顯示相關留言並連回原討論，例如Rust非同步程式設計演講頁面列出多則Hacker News留言，讀者可循連結查看原文。
同一支影片被多人引用，可能是因為它受到讚賞，也可能是討論者拿它當資料來源或提出批評。HackerTube說，Claude會依留言及原討論標題，區分推薦、引用、玩笑或批評，並產生影片摘要及主題；網站排序會參考影片在不同月份被推薦的情況。
這套判讀會影響讀者看到的標籤與排序。Kingy AI對10月31日公開資料的分析統計6,454個影片ID，其中1,658支在資料保留的留言裡沒有被標成正面推薦。該分析指出，每支影片最多保留20則留言，其他留言可能在資料之外；統計使用既有AI標籤，未逐則重新判讀。
HackerTube的資料頁也提醒，Claude產生的標籤、摘要與卡片內容可能有誤。影片頁保留原始留言連結，讀者可查看社群討論的脈絡。
Karpathy表示，他使用Mac版Claude Code桌面程式，以Claude Opus 5.5作為主要模型；系統從公開的Hacker News資料集整理連結，再透過Claude Code的Workflow讓Sonnet處理留言與篩選。HackerTube網站說明，留言標記、影片卡片與主題清單由Opus協調的Sonnet代理團隊產生。
建站過程仍有人員處理外部服務。Karpathy說，他自行在Google Cloud建立查詢YouTube影片資料所需的API金鑰、啟用虛擬私人伺服器（VPS）並購買網域；伺服器啟用後，他把IP位址交給Claude，要求它更新、部署及強化安全設定。
Karpathy將建置時間估計為約兩小時，並稱Claude執行了伺服器安全設定。網站提供資料集下載，包含影片ID、社群留言、主題與搜尋向量；使用者需依所列授權標示來源，留言與影片也涉及各自的權利及使用條件。
HackerTube不需建立網站帳號，依網站說明，喜歡、觀看紀錄與稍後觀看清單儲存在瀏覽器中。網站使用YouTube的隱私增強型嵌入播放器，實際能否觀看仍取決於原影片及YouTube的播放條件；不同影片的字幕與語言也可能不同。
對想整理特定領域內容的台灣創作者，這個案例提供一種工作分工：先定義可信的公開社群與收錄條件，再讓AI協助分類、摘要及建立瀏覽方式；對外服務所需的帳號、金鑰、網域和主機仍由人員配置。若改用繁體中文資料來源，社群範圍、原文權利及分類品質都會影響最後結果。
